0 like 0 dislike

Em dùng kiểm định ANOVA đối với:
+ biến phụ thuộc: biến định lượng
+ biến độc lập: biến danh định
Biến định lượng có phân phối bình thường nhưng phương sai giữa các nhóm không đồng nhất.

Nếu theo lý thuyết thì phương sai ko đồng nhất thì em dùng kiểm định Mann Whitney nhưng do biến độc lập có > 2 giá trị nên ko tính được.

Em tính ANOVA thì nó ra P(Bartlett) <0,001 (phương sai đồng nhất) nhưng với F = 2,52 -> P=0,02

Vậy trong trường hợp này phải kết luận như thế nào?

in Thống kê và Tin học by
recategorized by

1 Answer

0 like 0 dislike

Em tính ANOVA thì nó ra P(Bartlett) <0,001 (phương sai đồng nhất) nhưng với F = 2,52 -> P=0,02

Kiểm định Bartlett có giả thuyết không là phương sai các nhóm giống nhau, nếu P(Bartlett) <0,001 có nghĩa là phương sai không đồng nhất --> không thỏa điều kiện sử dụng ANOVA. Riêng vế "nhưng với F=2,52..." thì không hiểu ý bạn.

Trường hợp trên có thể sử dụng kiểm định Kruskal Wallis

#R code
kruskal.test(biendinhluong ~ nhom)
#STATA
h kwallis

Thực ra các phép kiểm phi tham số chỉ không giả định về phân phối bình thường nhưng vẫn đòi hỏi các các nhóm có cùng dạng phân phối. Tuy nhiên trường hợp này kruskal wallis là lựa chọn phù hợp cho câu hỏi trên.

Do một điều là biến định lượng có phân phối bình thường mà phương sai không đống nhất, một lựa chọn khả thi nữa là chuyển đổi biến số để có thể có phương sai hằng định giữa 2 nhóm, v.d. chuyển đổi $y^{'} = log(y)$ tùy vào số liệu.

by (100 points)
edited by
0 0

Đọc thêm về Kruskal Wallis trong phương pháp phi tham số trang 30

Related questions

0 like 0 dislike
1 answer
0 like 0 dislike
1 answer
asked Nov 11, 2013 in Thống kê và Tin học by November | 1.5k views
0 like 0 dislike
1 answer
0 like 0 dislike
0 answers